Pentingnya Data Pelanggan untuk Meningkatkan Profit Bisnis di Era Digital

Data pelanggan sangat penting saat ini. Jika Anda adalah pemilik bisnis dan menjual produk Anda secara online, tentu Anda pernah melihat keranjang belanja terbengkalai di toko online. Email yang belum dibuka. Promosi gagal.

Tidak semuanya yang Anda buat akan beresonansi dengan pelanggan Anda, dan ini tidak apa-apa. Namun, daripada mengesampingkan eksperimen yang gagal itu, fokuslah pada satu hal yang dapat membuat perbedaan: mengumpulkan data pelanggan.

Setelah setiap interaksi, kampanye pemasaran, atau penjualan, Anda memiliki kesempatan untuk mengumpulkan data dan mempelajari lebih lanjut tentang konsumen Anda.

Anda dapat memahami apa yang mereka suka dan tidak suka, bagaimana mereka lebih suka mengkonsumsi informasi, berapa banyak yang ingin mereka belanjakan untuk barang tertentu dan banyak lagi.

Semua informasi ini memungkinkan Anda untuk lebih mempersonalisasi produk atau layanan Anda untuk meningkatkan konversi, mempertahankan pelanggan, dan pada akhirnya meningkatkan pendapatan.

Pada artikel ini kita akan membahas lebih jauh tentang apa itu data pelanggan, cara mengumpulkan data pelanggan, dan tips menggunakan data tersebut untuk profit bisnis yang lebih baik.

Apa itu Data Pelanggan?

Data pelanggan didefinisikan sebagai informasi yang diberikan pelanggan saat berinteraksi dengan bisnis Anda melalui situs web, aplikasi seluler, survei, media sosial, kampanye pemasaran, dan cara online dan offline lainnya. Data pelanggan adalah landasan untuk strategi bisnis yang sukses.

Organisasi berbasis data menyadari pentingnya hal ini dan mengambil tindakan untuk memastikan bahwa mereka mengumpulkan poin data pelanggan yang diperlukan yang akan memungkinkan mereka untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan menyempurnakan strategi bisnis dari waktu ke waktu.

Jenis Data Pelanggan

Sebuah organisasi atau bisnis mengumpulkan banyak sekali titik dalam mengoleksi data pelanggan sepanjang perjalanan pembeli atau sales journey. Volume titik data ini sangat luas, dan untuk memudahkan pemahaman, kami telah memisahkannya dalam kategori yang berbeda.

Mari kita lihat berbagai jenis data pelanggan yang perlu Anda kumpulkan untuk meningkatkan strategi bisnis Anda.

Catatan: Mengumpulkan dan menyimpan data pelanggan adalah topik rumit yang sebagian besar ditentukan oleh aturan dan regulasi (seperti GDPR) negara tempat organisasi Anda beroperasi dan/atau audiens target Anda.

Pastikan untuk mempelajari dan mengikuti peraturan ini untuk menghindari konsekuensi hukum. Kami rekomendasikan untuk mencari bantuan hukum jika Anda tidak yakin.

Data Pribadi (PII dan Non-PII) (Personal Data)

Data pribadi dapat dibagi menjadi dua kategori, Informasi Identifikasi Pribadi (PII) dan Informasi Identifikasi Non-Pribadi (Non-PII).

Informasi Identifikasi Pribadi (PII)

PII adalah informasi apa pun yang dapat digunakan untuk mengenali identitas individu.

Lebih lanjut dibagi menjadi dua kategori

1. Informasi Terkait

Informasi terkait adalah informasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu tanpa memerlukan informasi/titik data tambahan. Contoh informasi terkait adalah:

• Nama lengkap
• Alamat fisik
• Alamat email
• Detail login
• Nomor SIM
• Nomor KTP
• Nomor paspor
• Detail kartu kredit/debit
• Tanggal lahir
• Nomor telepon

2. Informasi yang Dapat Ditautkan

Informasi yang dapat ditautkan adalah informasi apa pun yang tidak dapat mengidentifikasi seseorang dengan sendirinya, tetapi dapat melakukannya ketika dikorelasikan dengan informasi lain.

Contoh informasi yang dapat ditautkan meliputi:

• Nama depan atau belakang
• Lokasi — Negara, provinsi, kota, kode pos
• Jenis kelamin
• Ras dan etnis
• Kelompok usia
• Rincian pekerjaan

Informasi Identifikasi Non-Pribadi (Non-PII)

Non-PII adalah kebalikan dari PII, yang merupakan informasi anonim dan tidak dapat digunakan untuk mengidentifikasi satu orang. Contoh non-PII meliputi:

• alamat IP
• Cookies
• ID perangkat

Catatan: Anda mungkin bertanya-tanya mengapa kami memilih untuk menyertakan non-PII di bagian data pribadi meskipun tidak membantu mengidentifikasi individu.

Hal ini dikarenakan, berbagai undang-undang memperlakukan titik data ini secara berbeda.

Misalnya, menurut GDPR, non-PII seperti cookie dapat dikategorikan sebagai data pribadi. Jadi, untuk menghindari kemungkinan kebingungan, kami telah mengelompokkannya di bawah satu payung.

Data Keterlibatan (Engagement Data)

Data keterlibatan memberi tahu Anda bagaimana pelanggan Anda berinteraksi dengan merek Anda melalui berbagai cara pemasaran.

Data ini mencakup informasi seperti perilaku pelanggan di situs web, interaksi mereka dengan Anda di media sosial dan melalui layanan pelanggan, dan sebagainya.

Berikut adalah inklusi dari setiap saluran:

• Interaksi Situs Web dan Aplikasi Seluler: Kunjungan situs web, Kelekatan aplikasi, Halaman yang paling sering dilihat, Alur pengguna, Sumber lalu lintas, dll.
• Keterlibatan Media Sosial: Like posting, Posting share, Posting balasan, Tayangan video asli, dll.
• Keterlibatan Email: Rasio buka, Rasio klik-tayang, Rasio pentalan, Penerusan email, dll.
• Informasi Layanan Pelanggan: Jumlah tiket, Detail Keluhan/Permintaan, Umpan Balik, dll.
• Keterlibatan Iklan Berbayar: Tayangan, Rasio klik-tayang, Biaya per klik/mil, Konversi, dll.

Data Perilaku (Behavioral Data)

Data perilaku membantu Anda mengungkap pola dasar yang diungkapkan pelanggan Anda selama perjalanan pembelian mereka. Data keterlibatan mungkin atau mungkin bukan bagian dari data perilaku.

Berikut cara mengumpulkan data ini:

• Data Transaksi: Detail langganan, Detail pembelian, Pembelian sebelumnya, Nilai pesanan rata-rata, Data pengabaian keranjang, Nilai umur pelanggan rata-rata, Detail program loyalitas pelanggan, dll.
• Penggunaan Produk: Tindakan berulang, Penggunaan fitur, Durasi fitur, Penyelesaian tugas, Perangkat, dll.
• Data Kualitatif: Perhatian pengguna, Hotmaps (klik, gulir, data pergerakan mouse), dll.

Data Sikap (Attitudinal Data)

Data sikap didorong oleh perasaan dan emosi pelanggan Anda. Begitulah cara mereka memandang merek dan penawaran Anda.

Karena data sikap sebagian besar bersifat kualitatif dan subjektif, untuk mendapatkan hasil yang konkret, sebaiknya gabungkan dengan data kuantitatif.

Data sikap biasanya dicari melalui survei, wawancara, kelompok fokus, umpan balik, keluhan pelanggan, ulasan, dll.

Berikut adalah beberapa contoh data sikap:

• Kepuasan pelanggan
• Sentimen
• Produk yang diinginkan
• Preferensi
• Motivasi dan tantangan
• Kriteria pembelian

Bagaimana Cara Terbaik Mengumpulkan Data Pelanggan?

Pemilik bisnis atau marketert dapat mengumpulkan data dari setiap saluran tempat pelanggan berinteraksi dengan merek.

Meskipun mungkin ada ratusan cara untuk mengumpulkan data konsumen, di bagian ini, kita akan melihat cara paling penting yang dapat Anda gunakan untuk mengenal pelanggan Anda lebih baik.

Sebelum kita mempelajari bagaimana Anda dapat mengumpulkan data pelanggan, jawab lima pertanyaan berikut:

1. Cara dan data apa saja yang harus Anda kumpulkan?
2. Bagaimana Anda harus mengatur data? Alat apa yang Anda perlukan untuk menyimpannya?
3. Tindakan apa yang harus Anda ambil untuk melindungi data pelanggan? Dan apakah Anda transparan dengan pelanggan Anda tentang cara Anda mengumpulkan informasi mereka?
4. Sudahkah Anda memastikan bahwa metode pengumpulan data Anda sesuai dengan hukum dan peraturan negara Anda?
5. Bagaimana Anda akan menggunakan data untuk kepentingan bisnis?

Setelah Anda memutuskan pertanyaan-pertanyaan ini, Anda dapat melihat bagaimana cara mengumpulkan data konsumen.

Analisis Situs Web

Situs web Anda sering kali merupakan saluran utama yang berinteraksi dengan pelanggan Anda.

Kawan kledo dapat mengumpulkan data pelanggan seperti karakteristik demografis dan geografis mereka bersama dengan data keterlibatan dan perilaku.

Alat sederhana dan gratis seperti Google Analytics dapat membantu Anda memahami minat mereka, sumber rujukan, detail konversi, serta perilaku waktu nyata mereka di situs web Anda.

Meskipun alat ini memiliki kekurangan seperti ketidakmampuan untuk mengumpulkan informasi kualitatif, Anda dapat mengimbanginya dengan menggunakan alat visual/eksperimen seperti Crazy Egg, Optimizely, VWO, dan Hotjar.

Alat ini membantu Anda memahami perilaku pengguna melalui heatmaps, session recordings, dan visualisasi conversion funnel.

Media Sosial

Anda dapat mengetahui banyak tentang pelanggan Anda berdasarkan cara mereka berinteraksi dengan Anda di media sosial.

Selain menggunakan metrik keterlibatan dasar (seperti suka, komentar, dan berbagi), Anda dapat mengetahui banyak tentang pelanggan Anda melalui bagian analitik/wawasan asli dari setiap platform media sosial.

Melalui upaya manajemen reputasi online atau online reputation managemen (ORM), Anda dapat mengumpulkan data pelanggan yang memungkinkan Anda memahami sentimen umum seputar merek dan penawaran Anda.

Anda dapat meningkatkan aktivitas pengumpulan data pelanggan Anda dengan berinvestasi dalam iklan media sosial. Melalui kemampuan penargetan platform media sosial, Anda dapat memahami minat dan karakteristik lain dari pelanggan Anda.

Dengan mengunggah daftar email Anda di platform media sosial menggunakan fitur audiens khusus, Anda dapat mengungkap perilaku mereka di saluran media sosial tertentu untuk mengetahui lebih banyak tentang mereka.

Tracking Pixels

Tracking Pixels adalah bagian dari kode HTML atau JavaScript yang dimasukkan ke situs web atau email yang mencatat setiap pengunjung yang masuk ke situs web Anda atau membuka email.

Piksel pelacakan dapat merekam alamat IP, sistem operasi, browser, dll. yang pada gilirannya membantu pengiklan menjalankan kampanye remarketing yang canggih.

Melalui tracking pixels, pemilik bisnis atau pemasar juga dapat mengetahui aktivitas konversi pelanggan mereka.

Informasi Kontak

Informasi kontak mungkin merupakan informasi yang paling penting dari perspektif berkomunikasi dengan pelanggan Anda. Tidak mungkin pelanggan Anda akan membagikan semua informasi sejak awal.

Adalah bijaksana untuk mengumpulkan detail mereka dengan mempertimbangkan tahap perjalanan pembeli. Misalnya, formulir yang lebih panjang tidak akan efektif pada tahap awal.

Pastikan untuk memberikan reward/insentif yang sesuai saat pelanggan Anda memberikan data mereka.

Feedback dan Survei Pelanggan

Feedback dan survei pelanggan efektif untuk mengumpulkan minat, selera, dan preferensi pelanggan Anda. Dengan mengajukan pertanyaan yang tepat, survei dapat membantu Anda mengumpulkan data kualitatif dan sikap.

Anda dapat menerima umpan balik tentang penawaran, layanan, penjualan, dan aktivitas pemasaran Anda melalui survei.

Menggunakan Net Promoter Score (NPS), Anda dapat memahami aviditas produk Anda di antara pelanggan Anda.

Software Layanan Pelanggan

Software layanan pelanggan membantu Anda memahami saat-saat ketika pelanggan Anda mencari bantuan, masalah yang ada dalam produk Anda, kompleksitas masalah tersebut, media yang dipilih pelanggan untuk terhubung dengan Anda, berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan kueri dan bagaimana hal itu dapat dilakukan.

dioptimalkan. Berdasarkan data ini, pemasar dapat mengukur kepuasan konsumen.

Informasi Transaksional

Bergantung pada model bisnis Anda, ada berbagai cara untuk mengumpulkan data konsumen transaksional. Untuk bisnis SaaS, seringkali melalui sarana online, dan biasanya terdiri dari data standar seperti rincian langganan para konsumen.

Misalnya, untuk bisnis e-commerce, ini akan mencakup data pengabaian keranjang, sedangkan untuk merek ritel dengan toko fisik, itu terutama akan bergantung pada sistem PoS (Point of sale) untuk mengumpulkan data pembelian.

Terlepas dari tujuh cara ini, Anda dapat mengumpulkan data pelanggan melalui grup fokus, wawancara pelanggan, atau platform manajemen data (DMP).

Menggunakan Software Akuntansi

Apa bisa software akuntansi mengumpulkan data pelanggan secara efektif? Tentu saja bisa! Terutama jika software akuntansi tersebut memiliki fitur pencatatan transaksi yang lengkap dan detail pelanggan yang baik, contohnya Kledo.

Terlebih dengan menggunakan Kledo Anda bisa dengan mudah mencatat penjualan yang terjadi pada Marketplace di Indonesia sepert Shopee, Tokopedia, Shopee dan masih banyak lagi.

Untuk mengetahui cara melakukan import data penjualan dari berbagai Markeplace ke Kledo, Anda bisa menenonton video Youtube berikut ini:

Dengan menggunakan Kledo yang memiliki semua fitur ini, Anda bisa dengan mudah melakukan analisis terhadap perilaku pelanggan, produk yang paling laku dan tidak laku, dan menentukan keputusan penting dalam bisnis lainnya berdasarkan data keuangan yang faktual.

Tertarik mencoba Kledo? Anda bisa mencobanya secara gratis selamanya melalui tautan ini.

Bagaimana Cara Memvalidasi Data Pelanggan?

Memastikan keakuratan seluruh daya yang Anda kumpulkan Anda sangat penting untuk keberhasilan upaya pemasaran bisnis kawan Kledo.

Data konsumen yang akurat tidak hanya meningkatkan upaya pemasaran Anda tetapi juga mencegah pemborosan waktu dan sumber daya moneter dan selanjutnya mencegah pengalaman pelanggan yang buruk.

Oleh karena itu, memvalidasi poin data pelanggan utama — nama, alamat email, alamat fisik, nomor kontak, dll. sangat penting untuk keakuratan dan kelengkapan data.

Berikut adalah bagaimana Anda dapat memvalidasi data pelanggan Anda:

• Memiliki rencana untuk validasi data membantu Anda menetapkan ekspektasi yang tepat sejak awal. Rencana tersebut harus menjabarkan tujuan pencapaian Anda untuk mengukur kemajuan. Ini juga harus mempertimbangkan dampaknya terhadap operasi yang ada dan memastikan bahwa ada cukup waktu untuk menyelesaikan setiap rintangan potensial yang mungkin timbul.
• Selanjutnya, periksa ukuran data dan apakah data tersedia secara keseluruhan. Juga, ukur jumlah catatan pelanggan, ukuran data, dan ID unik.
• Pengayaan data membantu pemasar memvalidasi dan menyempurnakan data pelanggan dengan memverifikasi data internal/pihak pertama terhadap sumber data pihak ketiga yang tepercaya.
• Pengayaan data juga membantu Anda menghilangkan redudansi data dan memperbarui catatan yang ada.
• Tujuan validasi data adalah untuk menetapkan tujuan yang jelas atau satu sumber kebenaran. Dengan bantuan integrasi data pelanggan (CDI), Anda dapat mengumpulkan, mengatur, dan menyatukan data konsumen untuk mendapatkan data terbaik dari pelanggan Anda.

Bagaimana Cara Menganalisis Data Pelanggan?

Analisis data pelanggan adalah tugas utama. Mengumpulkan seluruh data adalah hal penting, tetapi melakukan analisis untuk mendapatkan wawasan terbaik dan menghasilkan keputusan yang menguntungkan jauh lebih penting.

Salah satu tantangan terbesar dengan menganalisis kumpulan besar data konsumen adalah menganalisis informasi kualitatif karena bersifat subjektif dan bervariasi dari orang ke orang.

Namun sebelum kita membahas bagaimana Anda dapat menganalisis informasi kualitatif, mari kita pahami bagaimana data mining dapat membantu menganalisis data kuantitatif.

Menganalisis Data Pelanggan Kuantitatif Menggunakan Data Mining

Data mining menggunakan konsep statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk menganalisis kumpulan data yang besar dan mengidentifikasi pola yang mendasarinya.

Anda dapat menggunakan teknik penambangan data berikut untuk mengekstrapolasi wawasan yang dapat ditindaklanjuti:

1. Klasifikasi: Teknik ini mengharuskan Anda untuk mengkategorikan data ke dalam satu set kategori (kelas). Misalnya, berdasarkan kelompok pendapatan dan riwayat pembelian pelanggan Anda, Anda dapat membuat mereka penawaran produk yang disesuaikan
2. Association Rule Mining: Asosiasi menggunakan korelasi untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data tertentu. Ini menggunakan alasan ‘if this…then that…’ untuk memprediksi hasil. Mesin rekomendasi menggunakan penambangan aturan asosiasi untuk merekomendasikan produk atau konten.
3. Deteksi Outlier: Anda dapat menggunakan teknik ini untuk mengidentifikasi anomali atau pola tak terduga dalam data. Misalnya, jika Anda melihat kenaikan tak terduga selama penjualan produk dalam suatu periode, Anda dapat menemukan akar penyebabnya dan mengambil keputusan yang diperlukan.
4. Clustering: Analisis cluster digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori homogen berdasarkan karakteristik/fitur
5. Analisis Regresi: Regresi digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara titik data yang berbeda. Sangat berguna untuk memahami bagaimana kehadiran karakteristik tertentu berdampak pada karakteristik lain dalam himpunan.
6. Prediksi: Dengan bantuan prediksi, Anda dapat memperkirakan perilaku pelanggan Anda di masa mendatang berdasarkan riwayat mereka.

Seiring dengan penambangan data, pemilik bisnis atau pemasar juga dapat menggunakan teknik visualisasi data dan kecerdasan bisnis untuk mengekstrak informasi yang berarti dari data kuantitatif.

Menganalisis Data Kualitatif

Informasi yang dikumpulkan melalui software layanan pelanggan, wawancara, feedback, survei, dll. cenderung bersifat kualitatif, dan karenanya teknik penambangan data tradisional tidak akan efektif untuk itu.

Namun, Anda dapat menggunakan metode berikut untuk mengekstrak wahyu dari mereka:

Analisis Konten

Dalam analisis konten, Anda menyoroti kata kunci, ide, atau tema yang relevan untuk menemukan kemunculannya di data Anda.

Misalnya, saat menganalisis survei, Anda dapat membuat daftar masalah yang diidentifikasi oleh tim internal Anda dan menemukan kata kunci berbeda yang akan digunakan pelanggan untuk mendeskripsikannya.

Sekarang, dengan menganalisis survei, Anda dapat memahami bagaimana Anda dapat meningkatkan produk Anda.

Analisis Narasi

Orang-orang berkomunikasi melalui cerita. Dengan analisis naratif, Anda dapat mengidentifikasi bagaimana pelanggan mengomunikasikan cerita dan ide, yang selanjutnya dapat membantu Anda memahami bagaimana perasaan pelanggan tentang merek dan penawaran Anda.

Manfaat Analisis Data Pelanggan

Berikut adalah lima cara menganalisis data pelanggan dapat membantu Anda mengetahui lebih banyak tentang konsumen, merek, dan penawaran Anda:

1. Jika Anda telah membuat templat persona pembeli, berdasarkan analisis data, Anda dapat membuat penyesuaian yang diperlukan dalam templat ini agar tetap diperbarui.
2. Anda dapat mengelompokkan pelanggan Anda berdasarkan karakteristik geografis, demografis, atau psikografis mereka.
3. Ini membantu Anda memahami kebutuhan dan masalah pelanggan Anda dan menyesuaikan pesan produk Anda sesuai dengan itu. Anda juga dapat meningkatkan narasi Anda untuk membenarkan aspek harga-manfaat produk Anda.
4. Ini dapat membantu Anda dalam merampingkan kampanye pemasaran Anda.
5. Analisis data konsumen juga dapat membantu Anda meningkatkan nilai umur pelanggan dan mengurangi churn.

Kesimpulan

Untuk meringkas, kami melihat konsep data pelanggan, berbagai jenisnya termasuk Personal (PII dan Non-PII), Engagement, Behavioral, dan Attitudinal.

Kami membahas delapan cara Anda dapat mengumpulkan data konsumen dengan berbagai metode, termasuk menggunakan software akuntansi untuk menghasilkan keputusan bisnis yang lebih baik.

Anda juga bisa menggunakan software akuntansi Kledo secara gratis selamanya melalui tautan ini.

Kita juga mempelajari semua tentang menganalisis dan memvalidasi data ini ditambah manfaat melakukan itu.

Semoga artikel ini membantu Anda memahami dasar-dasar data pelanggan. Anda sekarang dapat mulai mengumpulkan dan menganalisis data Anda untuk meningkatkan strategi bisnis dan ROI Anda.